數據管理需要對數據以及相應的數據定義或元數據進行適當的管理。它旨在確保（元）數據質量良好，因此是有效和高效管理決策的關鍵資源。數據質量（DQ）通常被定義為“適合使用”，這意味著該概念的相對性質。

在另一個決策環境中，即使是同一個業務用戶，原來其質量可接受的數據可能被認為質量較差。例如，分析性銷售預測任務的數據可能不能滿足會計任務數據的要求。

數據質量決定了數據對業務的內在價值。信息技術只是這個內在價值的放大鏡。因此，高質量的數據與有效的技術相結合是一項巨大的資產，但低質量的數據與有效的技術相結合也是一項巨大的責任。這有時也被稱為GIGO或“無用輸入，無用輸出”原理，即使采用了最好的技術，也會導致獲得錯誤數據的結果。

基于無用數據做出的決策可以會讓企業損失數十億美元。而一個簡單的例子是企業的客戶地址。據估計，約有10%的客戶每年更換他們的地址。而過時或錯誤的客戶地址可能對郵購公司、包裹快遞提供商或政府服務產生重大影響。

糟糕的數據質量（DQ）會以多種方式影響組織。在運營層面上，它會影響客戶滿意度，VPS，增加運營支出，并會導致員工工作滿意度下降。同樣，在戰略層面，它會影響決策過程的質量。數據庫規模呈指數級增長，數據質量（DQ）問題的嚴重程度不斷加劇。這將使數據質量管理成為當今數據經濟中最重要的商業挑戰之一。

組織正在獲得各種與數據管理相關的工作概況，以確保高數據質量并將數據轉化為實際業務價值。以下將介紹信息架構師、數據庫設計師、數據所有者、數據管理員、數據庫管理員和數據科學家的工作和內容。而根據數據庫和企業的規模，可能會將多個配置文件合并到一個工作描述中。

（1）信息架構師（也稱為信息分析師）。信息架構師負責設計概念數據模型，并與業務用戶進行溝通和對話。其彌合了業務流程和IT環境之間的鴻溝，并與可能有助于選擇概念數據模型類型（例如EER或UML）和數據庫建模工具的數據庫設計師密切合作。在數據準確性和數據完整性方面，一個良好的概念數據模型是存儲高質量數據的關鍵要求。

（2）數據庫設計師。其職責是將概念數據模型轉換為邏輯和內部數據模型，協助應用程序開發人員定義外部數據模型的視圖，從而有助于數據安全。為了便于將來對數據庫應用程序進行維護，數據庫設計人員在創建強制實現數據一致性的各種數據模型時，應定義公司范圍的統一命名約定。

組織中每個數據庫中的每個數據字段都應由數據所有者擁有，數據所有者有權決定是否訪問和使用數據。數據所有者可能是數據的原始生產者，其消費者之一或第三方。數據所有者應該能夠填寫或更新其值，這意味著數據所有者知道該字段的含義，并可以訪問當前的正確值（例如通過聯系客戶、查看文件等）。數據管理員可以要求數據所有者檢查或完成某個字段的值，以糾正數據質量問題。

（3）數據管理員。數據管理員是數據質量（DQ）專家，負責確保實際業務數據和相應元數據的質量。他們通過執行廣泛和定期的數據質量檢查來評估數據質量（DQ）。除其他評估步驟外，這些檢查涉及應用或計算最相關的數據質量（DQ）維度的數據質量指標和指標。

顯然，他們也需要主動采取行動，并進一步處理這些評估的結果。第一類應采取的措施是采取糾正措施。但是，數據管理員不負責自行更正數據，因為這通常是數據所有者的責任。對數據質量評估結果采取的第二種行動涉及深入調查所發現數據質量問題的根本原因。

了解這些原因可能允許設計旨在消除數據質量問題的預防措施。預防措施可能包括修改數據來源的操作信息系統（例如，使字段成為強制性的，提供可能值的下拉列表，使界面合理化等）。

此外，系統中輸入的值可能會立即根據預定義的完整性規則進行有效性檢查，并且如果違反這些規則，可能會要求用戶更正數據。例如，企業稅務門戶可能會要求員工根據其社會安全號碼進行識別，可以通過聯系社會安全號碼數據庫實時檢查。顯然，實施這些預防措施需要負責應用程序的IT部門主管的密切參與。

總體而言，防止錯誤數據進入系統通常比事后糾正錯誤更具成本效益。但是，由于輸入數據中存在不必要的數據質量問題，因此應注意不要減慢關鍵流程。

（4）數據庫管理員（DBA）。其職責是負責實施和監視數據庫。其工作內容包括：安裝和升級DBMS軟件、備份和恢復管理、性能調整和監控、內存管理、復制管理、安全性和授權等。數據庫管理員（DBA）與網絡和系統管理員密切合作。